यहाँ एक संभावना है।
शिक्षक के प्रदर्शन का आकलन करना पारंपरिक रूप से कठिन रहा है। इस कठिनाई का एक हिस्सा यह है कि विभिन्न छात्रों को किसी विषय में अलग-अलग स्तर की रुचि होती है। यदि किसी दिए गए छात्र को ए मिलता है, तो इसका मतलब यह नहीं है कि शिक्षण उत्कृष्ट था - बल्कि, इसका मतलब यह हो सकता है कि बहुत ही प्रतिभाशाली और इच्छुक छात्र ने खराब शिक्षण गुणवत्ता के बावजूद सफल होने के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया। इसके विपरीत, डी प्राप्त करने वाले एक छात्र के लिए जरूरी नहीं है कि शिक्षण खराब था - बल्कि, इसका मतलब यह हो सकता है कि शिक्षक को शिक्षित करने और प्रेरित करने के सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद एक निराश छात्र ने किनारा कर लिया।
इस तथ्य से कठिनाई बढ़ जाती है कि छात्र का चयन (और इसलिए छात्रों का रुचि का स्तर) यादृच्छिक से दूर है। स्कूलों में दूसरों पर एक विषय (या विषयों का समूह) पर जोर देना आम बात है। उदाहरण के लिए, एक स्कूल मानविकी पर तकनीकी विषयों पर जोर दे सकता है। ऐसे स्कूलों में छात्र शायद तकनीकी क्षेत्रों में इतनी रुचि रखते हैं कि उन्हें सबसे खराब शिक्षक के साथ भी पासिंग ग्रेड प्राप्त होगा। इस प्रकार गणित पास करने वाले छात्रों का अंश शिक्षण का एक अच्छा उपाय नहीं है - हम अच्छे शिक्षकों से अपेक्षा करते हैं कि वे उन छात्रों के साथ बहुत बेहतर करें जो सीखने के लिए उत्सुक हैं। इसके विपरीत, उन्हीं छात्रों को कला में कोई दिलचस्पी नहीं हो सकती है। सभी छात्रों को ए सुनिश्चित करने के लिए सर्वश्रेष्ठ शिक्षक से भी उम्मीद करना मुश्किल होगा।
एक और कठिनाई यह है कि किसी वर्ग में सभी सफलताएँ सीधे उस कक्षा के शिक्षक के लिए उत्तरदायी नहीं होती हैं। बल्कि, सफलता स्कूल (या पूरे जिले) में उपलब्धि के लिए प्रेरणा और रूपरेखा बनाने के कारण हो सकती है।
इन सभी कठिनाइयों को ध्यान में रखते हुए, शोधकर्ताओं ने एक मॉडल बनाया है जो शिक्षक के 'अतिरिक्त मूल्य' का मूल्यांकन करता है। संक्षेप में, मॉडल प्रत्येक छात्र की आंतरिक विशेषताओं (सीखने में रुचि और सफलता के समग्र स्तर), साथ ही साथ स्कूल और जिले के छात्र की सफलता में योगदान देता है, और छात्र ग्रेड की भविष्यवाणी करता है जो 'औसत' के साथ अपेक्षित होगा। उस वातावरण में शिक्षण। तब मॉडल वास्तविक ग्रेड की भविष्यवाणी वाले लोगों से तुलना करता है और इसके आधार पर यह तय करता है कि शिक्षण पर्याप्त था, अन्य सभी विचार, पर्याप्त से बेहतर या बदतर। हालांकि मॉडल एक गैर-गणितज्ञ के लिए जटिल लग सकता है, यह वास्तव में बहुत सरल और मानक है। गणितज्ञ दशकों से समान (और इससे भी अधिक जटिल) मॉडल का उपयोग कर रहे हैं।
संक्षेप में, सुश्री इसाकसन का अनुमान सही है। हालांकि उसके 66 छात्रों में से 65 ने राज्य परीक्षण में दक्षता हासिल की, फिर भी वे केवल एक ही स्कोर करते, भले ही एक कुत्ता उनका शिक्षक था। एक वास्तविक अच्छा शिक्षक इन छात्रों को न केवल 'प्रवीण' प्राप्त करने में सक्षम करेगा, बल्कि वास्तव में एक ही परीक्षा में 'अच्छा' स्कोर देगा।
इस बिंदु पर मैं मॉडल के साथ अपनी कुछ चिंताओं का उल्लेख कर सकता हूं। उदाहरण के लिए, मॉडल डेवलपर्स का दावा है कि यह शिक्षण गुणवत्ता के मूल्यांकन के साथ कुछ कठिनाइयों को संबोधित करता है। क्या मेरे पास उन पर विश्वास करने के लिए पर्याप्त कारण हैं? कम आय वाले आबादी वाले क्षेत्रों में अपेक्षित 'जिला' और 'स्कूल' स्कोर होंगे। मान लीजिए किसी पड़ोस में 2.5 का अपेक्षित स्कोर होगा। एक शिक्षक जो औसत 3 प्राप्त करेगा, उसे एक अच्छा मूल्यांकन मिलेगा। यह शिक्षकों को ४, ५ या ५ के स्कोर के बजाय ३ के स्कोर के लिए प्रेरित करने के लिए प्रेरित कर सकता है। दूसरे शब्दों में, शिक्षक पूर्णता के बजाय सामान्यता के लिए लक्ष्य बनाएंगे। क्या हम चाहते हैं कि ऐसा हो? अंत में, भले ही मॉडल गणितीय रूप से सरल हो, यह एक तरह से बहुत अलग तरीके से काम करता है कि मानव अंतर्ज्ञान कैसे काम करता है। परिणामस्वरूप, हमारे पास मॉडल को मान्य या विवाद करने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं है ' निर्णय। सुश्री इसाकसन का दुर्भाग्यपूर्ण उदाहरण दिखाता है कि इससे क्या हो सकता है। क्या हम कंप्यूटर पर आँख बंद करके निर्भर रहना चाहते हैं?
ध्यान दें कि यह एक layperson के लिए एक स्पष्टीकरण है। मैंने यहां कई संभावित विवादास्पद मुद्दों को दरकिनार कर दिया। उदाहरण के लिए, मैं यह नहीं कहना चाहता था कि कम आय वाले जनसांख्यिकी वाले स्कूल जिलों में खराब प्रदर्शन करने की उम्मीद की जाती है, क्योंकि यह एक आम आदमी को अच्छा नहीं लगेगा।
इसके अलावा, मैंने यह मान लिया है कि लक्ष्य वास्तव में मॉडल का यथोचित विवरण देना है। लेकिन मुझे पूरा यकीन है कि यह NYT का लक्ष्य नहीं था। इसलिए कम से कम इस कारण कि उनकी व्याख्या खराब है जानबूझकर FUD, मेरी राय में।
